AIガバナンスとは？ 必要性や生成AI活用を進めるポイントも解説

生成AIは、資料作成や問い合わせ対応など、日々の業務を支える存在として急速に広がっています。一方で、情報の扱い方や判断の正しさなどに不安を感じる場面も少なくありません。

特に業務で本格的に使うほど、「どう管理するか」が重要になります。

こうした課題に向き合い、生成AIを安心して活用するための考え方がAIガバナンスです。

本記事では、その基本から必要性、対策のポイントまでを分かりやすく解説します。

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AIガバナンスとは？

総務省と経済産業省が公表している「AI事業者ガイドライン」では、AIガバナンスを次のように定義しています。

AI の利活用によって生じるリスクをステークホルダーにとって受容可能な水準で管理しつつ、そこからもたらされる正のインパクト（便益）を最大化することを目的とする、ステークホルダーによる技術的、組織的、及び社会的システムの設計並びに運用。

引用：総務省/経済産業省 「AI事業者ガイドライン」

つまり、「AIのリスクを抑えつつ、良さを生かす考え方」であり、AIを安心して使い続けるための環境を整えるのが、AIガバナンスの役割です。

生成AIの利用が広がる中で、出力内容や情報の扱いに不安を感じる場面も増えています。 こうした不安に対して、ルールや責任を整理し、使われ方を把握できる体制づくりが重要になります。

生成AI活用の広まりとAIガバナンスの必要性

生成AIは、現在多くの業界で身近な業務ツールとして使われるようになっています。資料作成や問い合わせ対応など、日々の仕事の中で活用する場面も増えてきました。

一方で、利用が広がるにつれて、データの扱い方や判断が適切かどうか、また誰が責任を担うのかといった点に、不安を感じる場面も増えてきました。 生成AIが身近になってきた今、なぜAIガバナンスが重要とされているのかを、整理します。

生成AI活用の広まり

PwCの調査によると、日本企業の約56％がすでに生成AIを活用しており、「推進中」や「検討中」を含めると、その割合は91％にのぼります。 多くの企業が、生成AIを将来的な技術ではなく、日々の業務を支える現実的なツールとして活用し始めています。

出典：PwC「生成AIに関する実態調査 2025」を基に弊社作成

最近では、社内での情報共有をスムーズにしたり、対応のばらつきを減らしたりする目的で活用されることが増えてきました。部署単位での活用にとどまらず、全社的な活用へと広がるケースも見られます。

AIガバナンスの必要性

生成AIの利用が広がる中で、リスクへの対策が十分でないまま使われているケースも見られます。

入力した情報の扱い方や、誤った内容が出たときの対応などは、導入時に後回しにされがちです。 特に生成AIは、なぜその答えになったのかが分かりにくい場面もあります。

だからこそ、使い方のルールや管理の仕組みをあらかじめ整えておくことが大切です。

AIガバナンスは、こうした不安を減らし、安心して生成AIを使い続けるために必要です。

次章では、AIガバナンスの観点から注意すべき具体的なリスクについて、事例を含めて解説します。

AIガバナンスで対策すべきリスクの例

生成AIを使う企業が増える中で、使い方や管理が十分でないと、思わぬトラブルにつながることもあります。

特に、情報の扱い方や判断が正しいかといった点は、企業の信頼に影響しやすい部分です。

ここではAIガバナンスで対策すべきリスクを事例を含めて見ていきましょう。

• セキュリティリスク

• 倫理的なリスク

• 機能・品質のリスク

• 情報漏洩のリスク

• 誤情報拡散のリスク

• 著作権侵害のリスク

セキュリティリスク

セキュリティリスクとは、AIが想定していない使われ方をすることで、問題のある情報が外部に出てしまう可能性のことです。

例えばChatGPTでは、特定の聞き方を工夫することで制限をすり抜け、不適切な内容が表示される「ジェイルブレイク」と呼ばれる事例がありました。

この事例では、本来は回答できないはずの内容に対しても、AIが応答してしまう状況が確認されています。背景には、回答の制限をすり抜けられるプロンプトにより、AIが意図しない文脈で回答するように誘導されたことがあげられます。

本来は、入力や出力を管理する仕組みを強化し、利用ルールやガイドラインをあらかじめ整備しておくべきでした。

安心して生成AIを活用するためには、こうしたリスクを前提とした運用が重要です。

倫理的なリスク

倫理的なリスクとは、AIの判断が一部の人に偏ってしまい、結果として不公平につながる可能性のことです。AIは過去のデータをもとに学習するため、元のデータに偏りがあると、AIのI判断にも影響します。

例えばApple Cardでは、収入差のない夫婦が申し込んだにもかかわらず、利用限度額に大きな差が出たことが話題になりました。これに対して、性別による不適切な内容ではないかという声が多く上がりました。

背景には、AIが学習した信用データに性別や属性による偏りが含まれており、それが判断に影響した可能性があると考えられています。

本来は、どのようなデータや基準で判断しているのかを把握し、結果を説明できる状態にしておくことが求められていました。

生成AIを安心して使うためには、こうした偏りが起こり得ることを前提に、使い方や管理の仕組みを整えておくことが大切です。

機能・品質のリスク

機能や品質に関するリスクとは、AIの予測や判断が必ずしも正確とは限らず、その結果が事業やサービスの質に影響してしまう可能性のことです。AIは過去のデータをもとに動くため、急な市場の変化やこれまでにない状況には、うまく対応できない場合があります。

例えばアメリカの不動産サイトZillowでは、住宅価格を予測するAIが市場の変化を十分に捉えきれず、想定と大きくずれた判断が続いた結果、多額の損失を出してサービスから撤退することになりました。

この背景には、AIの予測精度や前提条件を見直さないまま、AIが出した結果をそのまま表示してしまったことがあげられます。

本来は、AIの判断をそのまま採用するのではなく、人による確認を挟んだり、前提となる条件を定期的に見直したりする運用が必要でした。

AIを安心して活用するためには、こうしたAIの特徴を理解したうえで、人と組み合わせて使う姿勢が大切です。

情報漏洩のリスク

情報漏洩のリスクとは、AIを使う過程で、社内の機密情報や個人情報が意図せず外部に出てしまう可能性のことです。特に、業務資料や内部データをそのまま入力してしまう使い方には注意が必要です。

例えばサムスンでは、社員が業務上のソースコードや会議内容を生成AIに入力したことで、社内の機密情報が外部のシステムに送信されてしまう事態が発生しました。

この背景には、生成AIに入力した情報が外部サーバーに送られる可能性があることや、その扱われ方について十分に理解されていなかった点があります。

本来であれば、入力可能な情報の範囲を明確に定め、機密情報を扱わないためのルールやガイドラインを事前に整備しておくべきでした。

AIを安心して活用するためには、便利さだけでなく、情報の取り扱いを意識した運用が重要になります。

参考：Forbes「サムスン、ChatGPTの社内使用禁止　機密コードの流出受け」

誤情報拡散のリスク

誤情報拡散のリスクとは、AIが事実と違う内容を、正しい情報のように伝えてしまい、業務に影響が出てしまう可能性のことです。生成AIは文章を自然にまとめるのが得意な一方で、情報が足りない場合でも、推測で内容を補ってしまうことがあります。

例えばカナダの航空会社Air Canadaでは、公式サイトに設置されたAIチャットボットが、実際には存在しない返金ルールを案内してしまい、利用者との間でトラブルになった事例がありました。

このケースでは、AIの回答をそのまま正しいものとして扱ってしまい、人が内容を確認する仕組みが十分に整っていなかったことが原因とされています。

本来であれば、AIの回答を最終判断にせず、誤った案内が出る可能性を前提にチェックできる体制を用意しておく必要がありました。

AIを安心して使うためには、こうした間違いが起こり得ることを理解したうえで、人が確認しながら使う運用が大切になります。

参考：BBC「Airline held liable for its chatbot giving passenger bad advice - what this means for travellers」

著作権侵害のリスク

著作権侵害のリスクとは、AIが他人の作品とよく似た表現を作ってしまったり、権利の確認ができていない内容を出力してしまったりする可能性のことです。AIは多くの既存データをもとに学習しているため、使い方によっては、知らないうちに誰かの権利を侵害してしまうことがあります。

例えば写真素材を提供するGetty Imagesは、自社の画像が許可なくAIの学習に使われたとして、AI企業を訴えました。

この背景には、どのデータを学習に使っているのか、利用条件がどうなっているのかが十分に整理されないまま、AIが活用されていた点があります。

本来は、学習データの出どころを把握し、生成されたコンテンツについても権利面を確認できる体制を整えておく必要がありました。

生成AIを安心して使い続けるためには、著作権への配慮を前提にした運用を心がけることが大切です。

参考：Reuters「Getty Images largely loses landmark UK lawsuit over AI image generator」

AIガバナンスに関する法規制やガイドライン

生成AIを使うときに気をつけたいリスクについて見てきました。

こうしたリスクが身近なものになる中で、生成AIは、社会や経済のさまざまな場面に影響を与え始めています。

そのため、日本でもAIを安心して使っていくための法律やガイドラインづくりが少しずつ進められてきました。

経済産業省や総務省は、AI活用を後押ししながらリスクにも向き合う環境を整備し始めています。この章では、企業がAIを使ううえで押さえておきたい基本的なルールを整理します。

人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律

「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」は、日本でAIをどのように活用していくかの大きな方向性を示しています。

AIを経済成長や社会課題の解決に役立てていく一方で、安全性や信頼性にもきちんと目を向けていこう、という考え方が示されています。

この法律では、国や自治体、事業者それぞれの役割が整理されており、企業に対しては、AIの特性やリスクを理解したうえで、適切に管理・運用していくことが求められています。

具体的な運用方法を細かく定めるものではありませんが、AIを使う際の基本的な姿勢を示した内容といえます。

AIの活用を進めていく上で、AIガバナンスを考える際の土台となる大切な法律です。

参考：内閣府 「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」

AI事業者ガイドライン

AI事業者ガイドラインは、AIを開発したり利用したりする企業が、どんな点に気をつければよいかをまとめた考え方をまとめています。

AIによるリスクをきちんと管理しながら、社会にとっての価値を高めていくことが大切だとされています。

ガイドラインでは、AIがどのように動いているのかをできるだけ分かりやすく伝えることや、問題が起きたときにきちんと説明できる体制、データの扱い方、人やプライバシーへの配慮など、日々の業務で意識したいポイントがまとめられています。

AIを開発する側だけでなく、実際に業務で使う企業にとっても、参考になる内容が多く含まれています。

法律のような決まりではありませんが、生成AIを安心して使っていくための考え方を整理するうえで、役立つガイドラインとなっています。

参考：総務省/経済産業省 「AI事業者ガイドライン」

業界ごとに異なるAIセキュリティの法規制

ここまで、AIガバナンスの基本的な考え方を見てきましたが、実際の現場では、業界によって気をつけるポイントが大きく変わってきます。

業界ごとの生成AI推進度ランキングを見てみると、テクノロジーやサービス、通信といった分野では、業務の効率化や顧客対応などに生成AIが積極的に使われ、活用が進んでいます。

一方で、金融や医療、公共事業・エネルギーといった規制産業の分野では、生成AIの導入が進んでいません。

規制産業では、個人情報や機密性の高いデータを扱う場面が多く、情報漏洩が起きた場合の影響も大きくなります。そのため、セキュリティや法令への対応が厳しく、AIの活用にも慎重になっている状況です。

このように、業界ごとに前提やルールが異なるため、生成AIの活用も一律には進められず、それぞれの事情に合わせて検討されています。

規制産業で生成AIを活用するためのポイント

こうした背景から、規制産業では生成AIの導入を一気に進めるというより、「どうすれば安全に使えるか」を一つずつ検討しながら進めています。

そのため、使い方や体制をしっかり整えることで、仕事をスムーズにしたり、サービスの質を高めたりといった効果も十分に期待できます。

この章では、こうした業界ならではの事情をふまえながら、技術面だけに偏らず、運用や見守りの視点も含めて、生成AIを安心して使っていくためのポイントを分かりやすく整理していきます。

• プライベートネットワークの活用

• 障害発生時でも安定稼働できる体制の構築

• 入出力の制限による公平性の担保

• 生成AI利用履歴の監視体制の構築

プライベートネットワークの活用

規制の多い業界で生成AIを使うには、データを外に出さない環境を整えることが大切になります。一般的なクラウドサービスは便利な反面、使い方によっては情報の扱いに不安が残ることもあります。

オンプレミス環境などの限られたネットワークの中でAIを動かすことで、データがどこを通り、どう扱われているのかを把握しやすくなります。その結果、法令やガイドラインにも対応しやすくなり、機密性の高い業務でも、安心して生成AIを使える環境をつくることができます。

Athena社が提供するAthena Platformは、こうしたプライベートなネットワーク環境で生成AIを使うことを想定してつくられています。

一般的なクラウドだけでなく、オンプレミスや閉域網クラウドとも組み合わせて使えるため、業務データを外に出さずにAIを活用できます。その結果、機密情報の取り扱いに不安を感じることなく、生成AIの便利さを日々の業務に取り入れやすくなります。

障害発生時でも安定稼働できる体制の構築

規制の多い業界では、システムが止まってしまうだけで業務や利用者への影響が大きくなります。そのため、生成AIを仕事に取り入れる場合も、トラブルが起きたときにすぐ止まってしまわない仕組みが欠かせません。

サーバーをいくつか用意して負荷を分散させたり、障害が起きた際に自動で別の環境へ切り替わる仕組みを整えたりすることで、影響を小さく抑えられます。こうした体制があれば、現場でも安心して生成AIを使い続けやすくなります。

Athena Platformは、安定して使い続けられることを前提にした仕組みになっています。

複数のサーバーを同時に動かすことで、負荷が一部に偏らないよう工夫されており、普段の利用でもスムーズに動作します。もしサーバーにトラブルが起きた場合でも、別のサーバーが処理を引き継ぐため、全体が止まってしまう心配を減らしながら運用できます。

入出力の制限による公平性の担保

生成AIは、入力の仕方によっては、ふさわしくない表現や偏った答えを返してしまうことがあります。特に、公平さや説明のしやすさが求められる規制産業では、こうした点をあらかじめ意識しておくことが大切です。

個人情報が含まれていないか、誰かを不利に扱うような表現になっていないかを事前にチェックできる仕組みがあれば、リスクを抑えながら、安心して生成AIを使えるようになります。

Athena Platformには、入力内容と生成結果の両方を見守るガードレール機能があります。

たとえば、差別につながりそうな質問や個人情報を含む内容が入力された場合は、自動で検知してAIに渡さないよう制御できます。

生成された文章についても、不適切な表現や情報漏えいにつながる内容が含まれていないかを確認し、安心して使える形に整えます。

生成AI利用履歴の監視体制の構築

生成AIを安心して使い続けるには、「誰が、いつ、どんな使い方をしたのか」を分かるようにしておくことが大切です。利用の履歴を残しておけば、もし気になることが起きたときでも、状況を振り返りやすくなります。

使われ方が見えるようになることで、不適切な利用に早めに気づきやすくなり、管理の面でも安心感が生まれます。結果として、ルールを守りながら生成AIを活用できる環境づくりにつながります。

Athena Platformでは、生成AIの利用履歴をまとめて確認できます。

入力された内容やAIの回答、どのような処理が行われたかといった情報を後からたどれるため、判断の理由を確認したり、万が一のトラブル時に経緯を整理したりすることができます。

こうした仕組みがあることで、AIの使い方に偏りがないかを確かめやすくなり、説明が求められる場面でも落ち着いて対応しやすくなります。

セキュアな生成AI活用の実現には「Athena Platform」

生成AIを仕事に取り入れる企業が増える一方で、規制の多い業界では「本当に安全に使えるのか」という不安もつきまといます。データを外に出さない工夫や、トラブルが起きても業務が止まらない仕組み、さらに使われ方をきちんと確認できる管理体制があってこそ、安心して生成AIを使い続けられます。

ただ、これらを一つひとつ自社で整えるのは、手間もコストもかかり、導入のハードルになりやすいのが実情です。

Athena Platformは、プライベートネットワークでの利用を前提に、安定した動作や入出力の制御、利用履歴の管理までをまとめて支える基盤です。規制産業でも無理なく、日々の業務に生成AIを取り入れやすい環境を整えられます。

安心して使えることと、現場での使いやすさを両立した生成AI活用を考えている企業にとって、Athena Platformは検討しやすいソリューションです。

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